對(duì)象像素與該對(duì)象像素在該計(jì)算方向 上的各鄰域像素之間進(jìn)行預(yù)定的濾波計(jì)算，并將所述濾波計(jì)算的結(jié)果分別W累加的方式保 存為該對(duì)象像素和各鄰域像素的濾波結(jié)果，將針對(duì)所確定的全部計(jì)算方向得到的濾波結(jié)果 按所述圖像的每個(gè)像素累加，從而獲得所述圖像的圖像濾波結(jié)果，其中所述鄰域像素是位 于對(duì)象像素的所述鄰域范圍中的像素；CT圖像輸出裝置，輸出由所述CT圖像重建裝置重建 的CT圖像。
[0022] 根據(jù)本發(fā)明的CT系統(tǒng)，在CT圖像重建中利用并行計(jì)算的圖像濾波處理中，能夠減 少現(xiàn)有并行計(jì)算中的重復(fù)計(jì)算，減少計(jì)算量，從而大幅提高圖像濾波的并行計(jì)算速度，并提 高圖像濾波處理的速度，使得圖像濾波更好地應(yīng)用在WCT系統(tǒng)為代表的醫(yī)療圖像處理等 大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算中。
[0023] 本發(fā)明的CT系統(tǒng)也可W是；所述CT圖像重建裝置所具有的所述多核處理器為 GPU即圖像處理器。
[0024] 圖像處理器（GPU)的高性能數(shù)值運(yùn)算能力在近些年發(fā)展迅速，特別適用于并行度 高數(shù)值運(yùn)算量大的運(yùn)算。通過使用GPU來(lái)并行地實(shí)現(xiàn)CT圖像重建中的濾波處理，能夠更大 程度地提高圖像濾波處理的速度。
[0025] 本發(fā)明不限于上述圖像濾波方法及CT系統(tǒng)，也可W通過其他方式實(shí)現(xiàn)。例如，通 過包含上述圖像濾波方法的CT圖像重建方法、CT圖像生成方法等，也能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明的目 的。另外，通過基于軟件模塊或硬件架構(gòu)的圖像濾波裝置或CT圖像重建裝置，執(zhí)行與上述 圖像濾波方法的各步驟所對(duì)應(yīng)的處理，也能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明的目的。
【附圖說明】
[0026] 圖1是表示本發(fā)明的圖像濾波方法的流程圖。
[0027] 圖2A、圖2B是本發(fā)明中2維和3維圖像濾波的計(jì)算方向示意圖。
[002引圖3A~圖3E是本發(fā)明各計(jì)算方向上線程的任務(wù)分配示意圖。
[0029] 圖4是本發(fā)明針對(duì)3維圖像的一個(gè)線程塊的并行處理流程示意圖。
[0030] 圖5A、圖5B是本發(fā)明3維圖像濾波的內(nèi)存管理示意圖。
[0031] 圖6是本發(fā)明的CT系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)成圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032]為了便于理解本發(fā)明，首先對(duì)圖像濾波處理進(jìn)行整體的說明。
[0033] 圖像的濾波方法很多，主要可W分為頻率域法和空間域法兩大類。其中，空間濾波 方法是一類直接的濾波方法，它在處理圖像時(shí)直接對(duì)圖像灰度作運(yùn)算。本發(fā)明涉及針對(duì)空 間濾波的并行計(jì)算方法。圖像濾波利用計(jì)算位置像素（中也像素、對(duì)象像素）的像素值與其 鄰域內(nèi)各個(gè)像素值按照濾波公式進(jìn)行計(jì)算，最后得到該計(jì)算位置像素的濾波結(jié)果。在此，鄰 域是本領(lǐng)域的技術(shù)用語(yǔ)，又稱濾波核，指的是對(duì)計(jì)算位置像素（中也像素、對(duì)象像素）的濾波 有貢獻(xiàn)(影響）的區(qū)域，例如可W具有半徑r的鄰域范圍。其中，將位于計(jì)算位置像素（中也 像素、對(duì)象像素）的鄰域范圍中的像素稱為鄰域像素。
[0034] 在圖像濾波處理中，不同濾波器的濾波公式不相同。例如，在CT圖像的迭代運(yùn)算 中，正則化計(jì)算是將鄰域像素與計(jì)算位置像素的像素值相減，然后利用差值進(jìn)行后續(xù)運(yùn)算。 在后續(xù)的說明中，W鄰域像素與計(jì)算位置像素的像素值相減該一運(yùn)算作為基本運(yùn)算，舉例 介紹并行處理方法。但本發(fā)明同樣可W應(yīng)用于其他濾波核中，不限制于減法。
[0035] 濾波計(jì)算就是計(jì)算鄰域內(nèi)各個(gè)像素對(duì)中也像素影響的總和。鄰域內(nèi)各個(gè)像素的影 響大小可W由權(quán)重值來(lái)控制。在一般的圖像濾波中，鄰域像素對(duì)計(jì)算位置像素的影響權(quán)重， 主要取決于各個(gè)鄰域像素相對(duì)于中也像素的位置，或者是兩者之間的距離。一般來(lái)講，鄰域 內(nèi)像素a對(duì)像素b的影響，與像素b對(duì)像素a的影響應(yīng)該是相同的。在傳統(tǒng)的并行圖像濾 波處理中，將圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的濾波計(jì)算作為基本計(jì)算單元交給每一個(gè)線程完成。 此時(shí)，在像素a成為計(jì)算位置像素（中也像素)時(shí)，計(jì)算圖像濾波結(jié)果內(nèi)像素b對(duì)像素a的影 響。之后，在像素b成為計(jì)算位置像素（中也像素)時(shí)，又計(jì)算圖像濾波結(jié)果內(nèi)像素a對(duì)像素 b的影響。如上所述，像素a對(duì)像素b的影響與像素b對(duì)像素a的影響一般相同，因此在傳 統(tǒng)的并行圖像濾波處理中進(jìn)行了大量的重復(fù)計(jì)算，造成了運(yùn)算量和運(yùn)算時(shí)間的無(wú)謂增加。
[0036]另一方面，在利用多核處理器的并行計(jì)算中，每一個(gè)線程處理自己的任務(wù)，各個(gè) 線程可w并行進(jìn)行計(jì)算。所有的線程，分成一系列線程塊，在一個(gè)線程塊內(nèi)的線程可w訪問 它們的共享內(nèi)存，共享內(nèi)存內(nèi)有緩存，讀寫速度快，但是存儲(chǔ)大小有限。因此，一般并行計(jì)算 中，一個(gè)線程塊首先從全局存儲(chǔ)器(例如顯存）中讀入一部分輸入數(shù)據(jù)到共享內(nèi)存中，然后 在共享內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，最后再將結(jié)果從共享內(nèi)存中拷貝回全局存儲(chǔ)器，W利用共享內(nèi)存 讀寫速度快的優(yōu)點(diǎn)。在傳統(tǒng)的并行圖像濾波處理中，將圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的濾波計(jì)算 作為基本計(jì)算單元交給每一個(gè)線程完成。此時(shí)，例如在處理3維圖像中的某一片圖像(例如 第1片圖像）中的像素時(shí)，需要利用第2片圖像中的鄰域像素進(jìn)行濾波計(jì)算，因此需要從全 局存儲(chǔ)器讀取該第2片圖像。之后，在處理第2片圖像中的像素時(shí)，也需要從全局存儲(chǔ)器讀 取該第2片圖像。之后，在處理第3片圖像中的像素時(shí)，也需要利用第2片圖像中的鄰域像 素進(jìn)行濾波計(jì)算，因此需要再次從全局存儲(chǔ)器讀取該第2片圖像。也就是說，在鄰域半徑r 為1時(shí)，第2片圖像需要被讀取3次。因此，在傳統(tǒng)的并行圖像濾波處理中對(duì)全局存儲(chǔ)器進(jìn) 行了大量的重復(fù)訪問，造成訪問次數(shù)和訪問時(shí)間的無(wú)謂增加。
[0037] 針對(duì)W上現(xiàn)狀，本發(fā)明提供一種圖像濾波方法，利用WGPU為代表的多核處理器， 并行地對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理。圖1是表示本發(fā)明的圖像濾波方法的流程圖。如圖1所示， 本發(fā)明的圖像濾波方法包括計(jì)算方向確定步驟S1、各方向?yàn)V波計(jì)算步驟S2和圖像濾波結(jié) 果獲得步驟S3。
[0038] 在計(jì)算方向確定步驟S1中，根據(jù)圖像的維數(shù)及濾波處理的預(yù)定的鄰域范圍，確定 濾波處理的多個(gè)計(jì)算方向。在此，計(jì)算方向是將相對(duì)于對(duì)象像素相互對(duì)稱的至少兩個(gè)鄰域 像素連接而成的方向。在濾波計(jì)算中，鄰域內(nèi)的像素都是相對(duì)于中也像素(對(duì)象像素）中也 對(duì)稱的，例如右上像素（X+1，y+1)與左下像素（X-1，y-1)關(guān)于中也像素（X，y)對(duì)稱，那么右 上像素與左上像素都位于通過中也像素的斜45度的直線上，該樣的一條直線我們稱之為 一個(gè)計(jì)算方向。鄰域內(nèi)的像素根據(jù)圖像維數(shù)及鄰域大小的不同可W劃分為幾個(gè)不同計(jì)算方 向。圖2A、圖2B是本發(fā)明中2維和3維圖像濾波的計(jì)算方向示意圖。如圖2A所示，作為2 維圖像，在鄰域半徑為1 (即鄰域范圍為3*3像素）的情況下，鄰域像素共8個(gè)，如箭頭所示 共有A、B、C、D該4個(gè)計(jì)算方向。如圖2B所示，作為3維圖像，在鄰域半徑為1 (即鄰域范 圍為3*3*3像素）的情況下，鄰域像素共26個(gè)，如箭頭所示共有13個(gè)計(jì)算方向。
[0039] 在各方向?yàn)V波計(jì)算步驟S2中，按所確定的多個(gè)計(jì)算方向中的每個(gè)計(jì)算方向分別 進(jìn)行下述處理；由多個(gè)線程中的每個(gè)線程分別針對(duì)圖像中的一行像素，W該行的每個(gè)像素 作為對(duì)象像素，在對(duì)象像素與該對(duì)象像素在該計(jì)算方向上的各鄰域像素之間進(jìn)行預(yù)定的濾 波計(jì)算，并將濾波計(jì)算的結(jié)果分別W累加的方式保存為該對(duì)象像素和各鄰域像素的濾波結(jié) 果。在此，W濾波計(jì)算是基于減法運(yùn)算為例進(jìn)行說明，公式例如下式，該濾波計(jì)算可用于CT 圖像迭代重建的正則項(xiàng)計(jì)算中。
[0040]
[0041]其中，x，y，z是濾波點(diǎn)(像素）在圖像中的坐標(biāo)值。y是濾波前像素灰度值。U' 是濾波后像素灰度值。mx、my、mz是濾波核在x、y、z方向上的鄰域的半徑大小，濾波計(jì)算使 用的鄰域大小為2卻1+1，鄰域的中也點(diǎn)即為要濾波的點(diǎn)（像素)。當(dāng)mz=0時(shí)，3維濾波變?yōu)? 維濾波。另外，是濾波鄰域范圍內(nèi)各點(diǎn)的權(quán)值，i是濾波函數(shù).該函數(shù)通常具有一定的 對(duì)稱性。
[0042] 在圖像濾波結(jié)果獲得步驟S3中，將通過各方向?yàn)V波計(jì)算步驟S2針對(duì)所確定的全 部計(jì)算方向得到的濾波結(jié)果按圖像的每個(gè)像素累加，從而獲得圖像的圖像濾波結(jié)果。
[0043] W下具體說明本發(fā)明的圖像濾波方法的幾個(gè)具體例。
[0044] 首先說明針對(duì)2維圖像進(jìn)行濾波處理的例子。在針對(duì)2維圖像進(jìn)行濾波處理、且 濾波處理的鄰域范圍的半徑r為1的情況下，如上所述，在計(jì)算方向確定步驟S1中確定的 計(jì)算方向的數(shù)量為4。
[0045] 然后，讀入輸入圖像（2維圖像)到GPU全局存儲(chǔ)器中，全局存儲(chǔ)器中的輸出圖像初 始化為零。接下來(lái)進(jìn)行任務(wù)分配。圖3A~圖3D是本發(fā)明針對(duì)2維圖像在各計(jì)算方向上線 程的任務(wù)分配示意圖。在此，假設(shè)2維圖像的大小為料Y(例如512巧12)，輸入圖像在XY平 面上可W分成幾個(gè)矩形區(qū)域，每個(gè)矩形區(qū)域?qū)?yīng)的2維圖像由一個(gè)線程塊處理。假設(shè)一個(gè) 線程塊中含有32個(gè)線程，原圖像在XY平面上可W分成256個(gè)大小為32*32的矩形區(qū)域， 每個(gè)線程塊處理一個(gè)矩形區(qū)域?qū)?yīng)的圖像(大小為32*32)，矩形區(qū)